【摘 要】
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柑橘是我国第一大经济作物,尤其在南方地区占有重要地位。现阶段,柑橘果树的施药情况检测主要以人工地面观测为主。近年来,无人机植保在柑橘果树上的应用越来越广泛。无人机植保施药效果目前主要是通过水敏纸进行优劣判断,但是工作效率较低,检测成本较高,而且易受外界环境影响而存在一定的误差。因此,无人机植保施药情况的检测技术仍需进一步改善。近些年来,热感图像技术在某些新兴的科研领域中表现出了巨大的研究前景,尤其
【基金项目】
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广东省重点领域研发计划（2019B020214003）； 面向区块链技术的家禽供应链溯源关键技术研究（2019KZDZX1002）； 2019年广东省教育厅特色创新类项目（项目编号2019KTSCX013）； 广东省科技专项资金（“大专项+任务清单”）项目（基于大数据和人工智能的物联网果园智慧水肥
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柑橘是我国第一大经济作物,尤其在南方地区占有重要地位。现阶段,柑橘果树的施药情况检测主要以人工地面观测为主。近年来,无人机植保在柑橘果树上的应用越来越广泛。无人机植保施药效果目前主要是通过水敏纸进行优劣判断,但是工作效率较低,检测成本较高,而且易受外界环境影响而存在一定的误差。因此,无人机植保施药情况的检测技术仍需进一步改善。近些年来,热感图像技术在某些新兴的科研领域中表现出了巨大的研究前景,尤其在农业生产方面发挥出了重要的作用。以精准农业领域为例,高分辨率的红外热像仪在先进的航拍技术手段辅助作用下,可以快速拍摄到植物施药前后冠层的热感图像,该方法为精准农业领域施药分类技术提供了新的思路。本文通过热感图像技术与计算机视觉技术相结合,对植物冠层的施药情况进行识别分类,精确检测出叶片的施药情况,减掉人工复检步骤的同时避免了农药的浪费,节省大量的劳动力,实现农业生产成本的降低,提高了农产品的经济效益。本文以柑橘树为主要试验对象,将柑橘树的冠层作为热感图像采集区域,采集过程中不可避免地存在热感图像噪声多、对比度较低、特征信息模糊等问题,为了改善这种现象以便提高网络模型的性能,需要对热感图像进行预处理。本文利用所学知识对采集的热感图像进行数据预处理并剔除不合理的数据,采集的原始数据集设置为施药和未施药两个标签,并通过程序自动切片为训练集、测试集两个部分。针对传统方法识别分类热感图像数据集耗时费力、网络模型参数量大、识别准确率低等困扰,本文对经典分类模型进行深入剖析,以Inception-v4模型为研究基础,提出了一种改进的S-Inception-v4（SPPNet-Inception-v4）模型,该模型可实现多特征融合并增强特征提取效果。与Inception-v4和Res Net-152两种模型对比试验分析,试验结果表明,改进的S-Inception-v4模型测试集准确率为95.07%,比改进前Inception-v4模型的精度平均提高1.58%,比Res Net-152平均提高3.26%。S-Inception-v4模型相比Inception-v4和Res Net-152两种模型,损失值分别降低0.1、0.3,模型大小分别降低44M、19.9M,运算速度分别提升6MFLOPs、10MFLOPs。S-Inception-v4模型可快速检测柑橘果树是否施药,提高农业生产的经济效益,为精准农业中施药分类技术的进一步完善提供了参考。
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